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型。 在李航老師編寫的《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》一書的概念論述中，一個(gè)完整的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法包括模型、策略和算法三個(gè)要素，這是非常經(jīng)典的論述。 模型就是機(jī)器學(xué)習(xí)在所有的模型空間中要采用的模型類別，如線性回歸和感知機(jī)模型． 策略則是機(jī)器學(xué)習(xí)方法按照什么樣的標(biāo)準(zhǔn)去選擇最優(yōu)的模型，一般也稱之為模型
了公式的定義之外，用類比的方法講的非常的簡(jiǎn)單易懂 有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)，半監(jiān)督學(xué)習(xí)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)說的非常厲害，適用于下棋和游戲這一類領(lǐng)域，基本邏輯是正確就獎(jiǎng)勵(lì)，錯(cuò)誤就懲罰來做一個(gè)學(xué)習(xí)。 那么無監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用模式是什么呢？說出來之后你就會(huì)覺得無監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有那么神秘了，
取消了循環(huán)。注意雙向鏈表和雙向循環(huán)鏈表的區(qū)別，下面有介紹到?。?插入和刪除是否受元素位置的影響： ① ArrayList 采用數(shù)組存儲(chǔ)，所以插入和刪除元素的時(shí)間復(fù)雜度受元素位置的影響。 比如：執(zhí)行add(E e)方法的時(shí)候， ArrayList 會(huì)默認(rèn)在將指定的元素追加到此列表的末尾，這種情況時(shí)間復(fù)雜度就是 O(1)。但是如果要在指定位置
鹽xxg,水xxg，這里特征變量的值是有量級(jí)的差異的，比如水和鹽來說吧，水可以50g位為單位去加減來調(diào)整，但是鹽不可以，如果鹽以50g為單位去調(diào)整，那馬上咸死，這道菜就廢了，只能以1g為單位去調(diào)整。反過來，水量如果以1g去調(diào)整，那人都煩死了。而歸一化后，水和鹽就處于同一個(gè)量級(jí)，不會(huì)發(fā)生
在1904年的時(shí)候，生物學(xué)家了解了神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)然后在1945年的時(shí)候發(fā)明了神經(jīng)元模型。那么這個(gè)神經(jīng)元的模型真的可以模擬生物的神經(jīng)功能嗎，個(gè)人覺得有點(diǎn)奇妙，不過動(dòng)物植物本來都是很奇妙的存在。所謂的全連接層，就是說某層的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，和他上一層的所有節(jié)點(diǎn)都有連接。就像連接的邊長(zhǎng)不同，每條
近年來，由于多模態(tài)數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)，跨模態(tài)檢索受到了研究者的廣泛關(guān)注，它將一種模態(tài)的數(shù)據(jù)作為查詢?nèi)z索其它模態(tài)的數(shù)據(jù)。例如，用戶可以用文本檢索圖像或/和視頻。由于查詢及其檢索結(jié)果模態(tài)表征的差異，如何度量不同模態(tài)之間的相似性是跨模態(tài)檢索的主要挑戰(zhàn)。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推廣以及其在計(jì)算機(jī)視
相近的性能 知識(shí)蒸餾作為前端壓縮比較熱門的一種壓縮技術(shù)，其核心思想是通過學(xué)習(xí)的方法，將龐大復(fù)雜的模型遷移到一個(gè)精簡(jiǎn)的小模型上，盡量保持原有模型的特征和精度。這兩個(gè)模型就類似于老師和學(xué)生兩個(gè)角色，大的模型是老師，精簡(jiǎn)的模型是學(xué)生，通過一定的學(xué)習(xí)方法盡量繼承大模型的特征，而這些學(xué)
由于并不總是清楚計(jì)算圖的深度或概率模型圖的深度哪一個(gè)是最有意義的，并且由于不同的人選擇不同的最小元素集來構(gòu)建相應(yīng)的圖，因此就像計(jì)算機(jī)程序的長(zhǎng)度不存在單一的正確值一樣，架構(gòu)的深度也不存在單一的正確值。另外，也不存在模型多么深才能被修飾為 “深”的共識(shí)。但相比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)研究的模型涉及更
27647116229.png) 觀察箭頭的方向，代表了處理的流程。通過線性回歸模型和生物神經(jīng)元的類比，可以將線性模型稱作一個(gè)只包含一個(gè)神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 同樣的，logistic模型也可以用來進(jìn)行類比，下圖代表的就是預(yù)估y等于1的概率的處理過程： 自變量進(jìn)行`標(biāo)準(zhǔn)化`，對(duì)因變量進(jìn)行`中心化`。 標(biāo)準(zhǔn)化后所有自變量的均值是0，方差是1。中心化后因變量的均值是0。 這樣做可以讓梯步下降法的數(shù)值更加穩(wěn)定，更容易找到合適的初始值和學(xué)習(xí)步長(zhǎng)。 一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的方法就是讓數(shù)據(jù)的每一列減去該列的均值，然后除以該列的樣本標(biāo)準(zhǔn)差（$sd(x)$）: 單的量變。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就是每一層的節(jié)點(diǎn)搞多一點(diǎn)，層數(shù)也搞多一點(diǎn)。但是如果說網(wǎng)絡(luò)越深，節(jié)點(diǎn)越多，表現(xiàn)能力就越好，這個(gè)我看未必，過猶未及嘛深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身沒再多講，講的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是CNN。這個(gè)是在60年代的時(shí)候，在研究貓的神經(jīng)元時(shí)發(fā)現(xiàn)的，199
說道：矩陣運(yùn)算，是機(jī)器學(xué)習(xí)的基本手段，必須要掌握。 所以后面有線性代數(shù)、矩陣運(yùn)算的基本介紹。 標(biāo)量是一個(gè)特殊的向量（行向量、列向量），向量是一個(gè)特殊的矩陣；這樣說來，標(biāo)量，也是一個(gè)特殊的矩陣，一行一列的矩陣。 看代碼吧 ```python import numpy as np ```
點(diǎn)燃了深度學(xué)習(xí)的熱潮，無數(shù)公司與學(xué)者紛紛轉(zhuǎn)向該領(lǐng)域，并在短短幾年內(nèi)就取得了大量的突破性進(jìn)展，其中包括何凱明等人提出的殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、谷歌提出的GoogLeNet等。這些新的研究成果使得人臉識(shí)別等過去不可能實(shí)現(xiàn)的場(chǎng)景擁有了落地的可能。
可視化還是比較重要的，因?yàn)閿?shù)據(jù)能在圖形上看到，會(huì)更直觀，更符合人的認(rèn)知思維。 這里先來展示一下loss的可視化。 用matplot將列表值畫出來，調(diào)用非常簡(jiǎn)單 plt.plot(loss_list) 橫坐標(biāo)是列表中的索引，縱坐標(biāo)是列表值，也就是loss值。 可以看到，曲線在收斂了
這里談到了獨(dú)熱編碼one-hot，獨(dú)熱編碼是用來表示標(biāo)簽數(shù)據(jù)的。前面已經(jīng)知道了，標(biāo)簽數(shù)據(jù)很簡(jiǎn)單，就是表示0-9范圍內(nèi)的一個(gè)數(shù)字。 說實(shí)話獨(dú)熱編碼有什么用處，真的還沒有理解。還有什么歐式空間的概念啊，都很陌生。 看看代碼吧。 ```python #獨(dú)熱編碼示例。 x=[3,4] tf
練有監(jiān)督的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但最初的嘗試大都失敗。賽普·霍克賴特在其博士論文中將失敗的原因歸結(jié)為梯度消失，這一現(xiàn)象同時(shí)在深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)，后者的訓(xùn)練過程類似深度網(wǎng)絡(luò)。在分層訓(xùn)練的過程中，本應(yīng)用于修正模型參數(shù)的誤差隨著層數(shù)的增加指數(shù)遞減，這導(dǎo)致了模型訓(xùn)練的效率低下。
入變化的某些特定的方向上保持不變。雙反向傳播和對(duì)抗訓(xùn)練都要求模型對(duì)輸入所有方向中的變化（只要該變化較?。┒紤?yīng)當(dāng)保持不變。正如數(shù)據(jù)集增強(qiáng)是正切傳播非無限小的版本，對(duì)抗訓(xùn)練是雙反向傳播非無限小的版本。流形正切分類器 (Rifai et al., 2011d) 無需知道切線向量的先驗(yàn)。
